一年前，Kimi憑借其“長文本”功能迅速占據市場，成為中國首個因技術創新而廣受歡迎的AI應用。如今，Kimi再次迎來技術的重大升級。11月16日，在Kimi正式上線一周年之際，月之暗面發布了最新數學模型k0-math。

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k0-math的卓越表現

在多項基準能力測試中，k0-math的數學能力已經能夠與全球領先的OpenAI o1-mini和o1-preview模型相媲美，甚至在中考、高考、考研及入門競賽題MATH等四個數學基準測試中超越了它們。特別是在MATH測試中，k0-math得分為93.8，超過o1-mini的90分和o1-preview的85.5分，僅次于未開放使用的o1完全版94.8分。

技術特色與優勢

k0-math是Kimi推出的首款推理能力強化模型，它采用了強化學習和思維鏈推理技術，這兩項技術也是OpenAI o1系列背后的關鍵技術。通過模擬人腦的思考和反思過程，k0-math顯著提升了解決數學難題的能力。即使在經歷多次失敗后，它也能意識到之前方法的復雜性，并最終得出正確結果。月之暗面創始人楊植麟表示，訓練這個模型的關鍵在于其深度思考的能力，對于一些難度極高的競賽題目，k0-math能夠提供完整的解題思路，并在推導過程中不斷給出新的思路。

未來的挑戰與方向

盡管k0-math已經展現出強大的能力，但AI技術仍處于快速迭代之中，它仍有很大的提升空間。在兩個難度更大的競賽級別數學題庫OMNI-MATH和AIME的基準測試中，k0-math的表現與最好的o1-mini相比尚有15%左右的差距。楊植麟指出，接下來的研究重點是提升k0-math的泛化能力，使其能在更多場景中落地使用。特別是在一些過于簡單的數學問題上，如“1+1等于幾”，k0-math可能會過度思考，這也是需要改進的地方。

月之暗面的戰略與布局

作為國內最受矚目的AI獨角獸之一，月之暗面此次推出k0-math，不僅是一次常規的技術發布，更是其在技術范式上的一次重大迭代。楊植麟表示，月之暗面將越來越關注基于強化學習的方法，通過“Scaling”來支撐AI技術的發展。他認為，Scaling并不是簡單地把模型做得更大，而是要找到有效的方法來平衡數據、算法和算力。

k0-math的應用前景

數學模型在教育領域有著廣闊的應用前景，k0-math可以應用于K12教育、大學教育甚至競賽培訓。此外，為了將推理模型進行更多的泛化，月之暗面還將強化學習技術應用于搜索場景，與Kimi探索版結合，顯著提升了搜索過程中的推理能力。數據顯示，Kimi探索版的搜索量是普通版的10倍，一次搜索可精讀超過500個頁面，在信息調研和分析場景中表現出色。

月之暗面的快速發展

過去一年多，月之暗面經歷了飛速發展，無論是產品技術還是估值都取得了顯著進展。Kimi在10月的月活躍用戶已經超過3600萬，并持續增長。月之暗面的多模態產品也已經處于內測階段，預計很快會對外公布。這些動作無疑會吸引更多用戶，為公司在全球AI競賽中贏得更多優勢。

結語

在這場全球AI競賽中，月之暗面正帶領Kimi在充滿希望和質疑的行業中不斷前行。k0-math的發布是月之暗面在AI技術領域的一次重要突破，也為公司未來的發展奠定了堅實基礎。然而，這場征程才剛剛開始，月之暗面還需要不斷探索和創新，才能在AI領域走得更遠。

本文轉載自 ??軍哥說AI??，作者： 軍哥說AI